개요 AI가 수학 올림피아드 문제를 풀 수 있다는 건 이제 놀랍지 않다. 하지만 현역 수학자들이 연구하는 수준의 문제라면 어떨까? Georgia Tech과 공동 저자들이 발표한 RMA(Research Math Agents) 는 문헌 탐색·지식 구축·반복 검증을 아우르는 멀티에이전트 프레임워크로, First Proof 벤치마크 10문제 중 8개를 해결하며 GPT-5.2R과 Aletheia를 넘어섰다. ...
Qwen 팀이 Qwen3.7-Max를 공개했다. 이번 글에서 Qwen은 이 모델을 단순한 채팅 모델이 아니라, 코딩·업무 자동화·장기 자율 실행을 수행하는 에이전트 기반 모델로 소개한다. 핵심은 벤치마크 점수 하나가 아니라, 여러 하네스와 도구 환경에서 오래 버티며 문제를 풀 수 있는가에 있다. ...
개요 구글이 터미널용 AI 에이전트를 오픈소스로 공개했다. gemini-cli는 Gemini 모델을 터미널에서 직접 쓸 수 있게 해주는 에이전트로, 코드 이해·생성·자동화·MCP 연동까지 지원한다. 무료 티어는 분당 60회, 하루 1,000회 요청이 가능하고 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공한다. Claude Code와 직접 경쟁하는 포지셔닝이다. ...
개요 AI 모델 평가는 이미 넘쳐난다. 하지만 에이전트는 모델만으로 이루어지지 않는다. 어떤 도구를 쓰는지, 어떻게 단계를 계획하는지, 오류에서 어떻게 회복하는지 — 이 모든 것이 실제 성능을 결정한다. IBM Research가 공개한 Open Agent Leaderboard는 이 문제에 정면으로 답한다. 모델이 아니라 전체 에이전트 시스템을 비교하는 오픈 벤치마크로, 품질과 비용을 함께 보여준다. ...
개요 코드베이스는 예전부터도 설명하기 어려운 존재였다. 원작자조차 ‘왜 이렇게 짰는지’를 기억하지 못하는 일이 흔했다. 주석, 문서, git blame, 위키, 의사결정 로그 — 수많은 방법을 시도했지만, 결국 모두 누군가가 유지보수해야 한다는 전제가 달렸다. 그리고 그 유지보수는 항상 기능 개발에 밀렸다. ...
개요 2026년 5월 19일, Google I/O 2026에서 Sundar Pichai CEO가 기조연설을 통해 “에이전트 Gemini 시대"의 본격 개막을 선언했다. 단순한 챗봇의 시대를 넘어, AI가 Search·YouTube·Docs·Maps 등 Google의 모든 제품에 에이전트로 내재화되는 전환점이다. ...
개요 Anthropic이 작년에 이어 두 번째 AI 상점 실험 결과를 공개했다. 사무실 구내식당에 자판기를 놓고 AI가 직접 운영하도록 하는 Project Vend의 2라운드다. 이번엔 더 똑똑해진 모델, 더 많은 도구, 그리고 AI 동료까지 추가됐다. 과연 AI는 장사를 잘할 수 있을까? ...
개요 OpenAI가 2026년 초 진행한 ‘파라미터 골프’ 챌린지는 단순한 기술 경연이 아니었다. 16MB 크기 제한과 10분 학습 예산이라는 엄격한 제약 안에서 FineWeb 데이터셋의 손실을 최소화하는 이 대회는, AI 코딩 에이전트가 머신러닝 연구 방식 자체를 어떻게 바꾸는지 보여주는 실험이기도 했다. ...
개요 AI 에이전트 하나는 강력하다. 그런데 에이전트 팀이 함께 작동하면 차원이 다른 이야기가 된다. 2026년 5월 6일, Anthropic은 Code with Claude 행사에서 Claude Managed Agents의 멀티에이전트 오케스트레이션을 발표했다. 이제 단일 작업에 최대 20개의 전문화된 에이전트를 동시에 병렬로 실행할 수 있다. 순서대로가 아니라, 진짜 동시에. ...